Intégration de connaissances structurées par synthèse de texte spécialisé - CEA - Commissariat à l’énergie atomique et aux énergies alternatives Accéder directement au contenu
Communication Dans Un Congrès Année : 2023

Intégration de connaissances structurées par synthèse de texte spécialisé

Résumé

Les modèles de langue de type Transformer peinent à incorporer les modifications ayant pour but d’intégrer des formats de données structurés non-textuels tels que les graphes de connaissances. Les exemples où cette intégration est faite avec succès requièrent généralement que le problème de désambiguïsation d’entités nommées soit résolu en amont, ou bien l’ajout d’une quantité importante de texte d’entraînement, généralement annotée. Ces contraintes rendent l’exploitation de connaissances structurées comme source de données difficile et parfois même contre-productive. Nous cherchons à adapter un modèle de langage au domaine biomédical en l’entraînant sur du texte de synthèse issu d’un graphe de connaissances, de manière à exploiter ces informations dans le cadre d’une modalité maîtrisée par le modèle de langage.
Fichier principal
Vignette du fichier
2023.jeptalnrecital-long.21.pdf (243.83 Ko) Télécharger le fichier
Origine : Fichiers produits par l'(les) auteur(s)

Dates et versions

cea-04559049 , version 1 (25-04-2024)

Identifiants

  • HAL Id : cea-04559049 , version 1

Citer

Guilhem Piat, Ellington Kirby, Julien Tourille, Nasredine Semmar, Alexandre Allauzen, et al.. Intégration de connaissances structurées par synthèse de texte spécialisé. TALN 2023, Jun 2023, Paris, France. pp.275-284. ⟨cea-04559049⟩
0 Consultations
0 Téléchargements

Partager

Gmail Facebook X LinkedIn More